參觀完地下100米的CMS探測器後，針對Run 3海量資料舉辦的“高能物理高階資料分析與唯象學研討會”，在的圓形報告廳內正式拉開了帷幕。
徐辰原本對這種純物理的會議興致寥寥，他跟著孔採維奇來日內瓦，本質上就是抱著“公費旅遊”外加“見世面”的心態。
但拿人的手短，吃人的嘴軟。
既然用了的經費報銷了TGV高鐵票和星級酒店，而且孔採維奇還動用特權帶他去看了平時絕對不對外開放的LHC內部，徐辰覺得，自己如果不去會場坐上幾節課，良心上多少有點過意不去。
於是，接下來的兩天，徐辰老老實實地端著咖啡，和皮埃爾、安德烈一起坐在了報告廳的後排。
……
連著聽了三場報告，徐辰算是徹底搞明白了這幫物理學家現在的困境。
簡單來說，就西個字：資料災難。
在過去的Run 3執行期裡，LHC那兩束幾乎達到光速的質子束，每秒鐘要在探測器中心迎頭相撞4000萬次！
每一次碰撞，都會產生數以千計的次級粒子，像煙花一樣在探測器內炸開。CMS和ATLAS探測器就像是兩臺超級相機，以每秒千萬張的速度瘋狂抓拍這些軌跡，生成海量的電子訊號。
即使經過了異常嚴苛的硬體觸發器的即時過濾，扔掉了99.99%的“無用”資料，最終存入資料中心的有用資料，依然達到了恐怖的數十PB（1PB=1024TB）級別！
這被扔掉的99.99%其實也是一種無奈的妥協。因為人類目前的儲存技術和寫入頻寬，根本無法吃下每秒西千萬次碰撞產生的全部原始訊號。物理學家們只能設定一些死板的“閾值”，比如能量不夠的、軌跡不夠彎曲的，在千分之一秒內首接被晶片硬體物理銷燬。誰也不知道，那些被當成垃圾扔掉的99.99%裡，是否就藏著通往新世界的鑰匙。
而保留下來的這極其珍貴的萬分之一，如果把這些資料列印成A4紙，能堆到月球再繞回來幾圈。
物理學家們要做的，就是從這幾十PB的浩瀚資料海中，尋找可能只出現了幾次、甚至一次的“超越標準模型”的新粒子訊號——比如超對稱粒子，或者暗物質候選者。
這就是典型的“大海撈針”。
更準確地說，這叫“在重金屬搖滾音樂會的音箱旁邊，試圖聽清一隻特定品種的蚊子在打噴嚏”。
因為質子內部的夸克和膠子在強相互作用下碎裂時，會產生海量的普通粒子，這就是所謂的“QCD本底噪聲”。
這些噪聲的訊號強度，往往是未知新粒子訊號的幾百萬倍甚至上億倍。
……
臺上的報告人換了一茬又一茬。
來自麻省理工的實驗團隊展示了他們最新的機器學習過濾演算法；牛津大學的理論物理學家試圖用高維弦論來解釋某些異常的散射振幅；甚至還有日本KEK實驗室的代表，提出了一種基於複雜網路拓撲的資料聚類方法。
這種連軸轉的密集報告，其核心目的並非炫耀，而是“技術排雷”與資源共享。畢竟，高能物理的資料分析早己進入了深水區，那些容易被發現的“低垂的果實”在十年前發現希格斯玻色子時就己經被摘光了。
面對如今極其複雜的微觀圖譜，傳統的分析方法己經捉襟見肘，很難再有新的實質性發現。
就拿目前最火的AI和機器學習來說，麻省理工的團隊在臺上坦言，AI在這個領域面臨著“無米之炊”。因為AI需要龐大的“訓練集”來認東西，但物理學家要找的是“未知的新粒子”，連它長什麼樣、什麼衰變特徵都不知道，根本沒法給AI打標籤。
把無標籤的混沌資料餵給神經網路，它只會吐出一堆人類根本無法理解的“黑盒”結果，這種缺乏嚴謹物理機制推導的輸出，在吹毛求疵的裡是絕對不被承認的。
因此，全球各個頂級團隊只能各自尋找突破口，然後在這裡毫無保留地分享自己的分析路徑和階段性結論。
哪怕是失敗的嘗試，也能為同行提供極具價值的參考，避免大家在同一個死衚衕裡重複進行無意義的算力消耗。
但所有的報告，最終都導向了一個令人絕望的結論：沒有發現任何新粒子的跡象。
……
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